Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 630886 |
| Слов в произведении (СВП): | 92851 |
| Приблизительно страниц: | 325 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.29 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 70.04 |
| СДП авторского текста, знаков: | 79.2 |
| СДП диалога, знаков: | 47.16 |
| Доля диалогов в тексте: | 19.27% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.04% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9859 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8995 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 864 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1259.35 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2864.03 | —> 5477-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22516 (24.25% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 70335 (75.75% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20165 (28.67%) |
| Прилагательное | 8989 (12.78%) |
| Глагол | 17054 (24.25%) |
| Местоимение-существительное | 7602 (10.81%) |
| Местоименное прилагательное | 3080 (4.38%) |
| Местоимение-предикатив | 23 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 855 (1.22%) |
| Числительное (порядковое) | 180 (0.26%) |
| Наречие | 5024 (7.14%) |
| Предикатив | 969 (1.38%) |
| Предлог | 8354 (11.88%) |
| Союз | 8982 (12.77%) |
| Междометие | 1431 (2.03%) |
| Вводное слово | 318 (0.45%) |
| Частица | 6317 (8.98%) |
| Причастие | 1421 (2.02%) |
| Деепричастие | 341 (0.48%) |
| Служебных слов: | 36448 (51.82%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 121.95 |
| . точка | 68.80 |
| - тире | 29.66 |
| ! восклицательный знак | 7.22 |
| ? вопросительный знак | 9.68 |
| ... многоточие | 19.11 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 1.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 1.53 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.19 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.07 |
| " кавычка | 3.42 |
| () скобки | 0.56 |
| : двоеточие | 3.44 |
| ; точка с запятой | 0.05 |
Распознавание автора текста
Алгоритм распознавания автора текста, разработанный в 2008 году Львовым Алексеем (creator) для
Лаборатории Фантастики, основан на сравнении лингвистического профиля текста с идентичными по структуре лингвистическими
профилями авторов для выявления наиболее точного совпадения. Лингвопрофили авторов вычисляются заблаговременно и хранятся
в базе данных как массивы усреднённых показателей и их среднеквадратичных отклонений по всем текстам автора.
Таких показателей насчитывается более тысячи, часть из которых приведена выше.
Эмпирический подсчёт показал, что совокупный анализ этих данных, взятых в весовых долях, позволяет определить автора романа с точностью 98.79%,
рассказа — 84.32% (при условии, что в базе данных имеется лингвистический профиль истинного автора). Алгоритм сложен и
обладает рядом инновационных решений, что позволяет достичь высокой точности в сравнении с прототипами, основанными
на анализе одних лишь символьных биграмм.
Алгоритм работы лингвоанализатора кратко описан в статье «Лингвистический анализ текста и распознавание автора».
Внимание! У Дарьи Гущиной пока не сформирован лингвистический паспорт, а значит этого автора в списке результатов не будет в любом случае. Проверка авторства для данного произведения не может претендовать на верный результат.
